Veľké jazykové modely (LLM)
definícia LLM, tvorba jazykových modelov, využitie existujúcich modelov
Page 1
Artificial Intelligence courses
Active courses: 4
5 pages
Category overview
Viete vytvoriť atmosféru spolupráce?
Všimli ste si, že ak s nami niekto nesúhlasí, alebo povie niečo, čo sa nám nepáči, prestaneme počúvať a v hlave začneme spriadať plány na svoju obranu alebo útok?
Často to končí hádkou, prinajmenšom zlým pocitom, že nám dotyčná osoba krivdí, nerozumie, nerešpektuje nás.
Ak odoláme pokušeniu obhajovať sa alebo útočiť, pozorne si druhú stranu vypočujeme, budeme zvedaví na dôvody, skúsenosti, informácie, z ktorých vychádzala pri svojich tvrdeniach, nemusí to tak dopadnúť.
Ak s niečím nesúhlasíme, máme iný názor, ako náš partner, skôr ho presvedčíme o našom názore, ak mu dáme najavo, že počúvame jeho námietky. Hľadáme to, čo nás spája a vymedzujeme sa len voči tomu, s čím nerezonujeme. Neútočíme, naopak ukazujeme, že sme otvorení iným názorom a snažíme sa byť objektívni. Tým mu prejavujeme náš skutočný záujem a rešpekt.
Bude to fungovať, ak:
- Skutočne počúvame (nie len počujeme).
- Hľadáme, čo je na jeho názoroch pravdivé, s čím rezonujeme, s čím/s akou časťou toho, čo hovorí, súhlasíme.
- Pri argumentácii najskôr hľadáme to dobré, čo funguje/ s čím súhlasíme/čo je fakt a oceníme to. Až potom vylepšujeme.
Napr.:
Počúvam, čo hovoríš, a potom reagujem:
„Áno, na tvojom názore sa mi páči…“, „Z toho čo hovoríš, súhlasím s ….“
A potom dodám svoju myšlienku:
„… a ešte by sme mohli…“, „… a pre mňa je ešte dôležité…“, „… a k tomu chcem pridať ešte…“
Ďalším tipom na vytváranie atmosféry spolupráce namiesto konfrontácie je sústredenie sa na spojku ALE. „Ale veď ‘ale’ používame, ako keď dýchame!?“ Bežne si neuvedomujeme, že sme sa práve nadýchli a vydýchli. A istotne, sme tak urobili! ☺
Spojka “ale” je totiž toxická, preto je s ňou potrebné manipulovať len s ochrannými pomôckami. Presvedčiť sa o tom môžeme na nasledujúcom príklade:
Ktorá z nasledujúcich viet vyznieva konfrontačne, a ktorá skôr nabáda k hľadaniu riešenia?
- „Ja chcem ísť k moru, ale ty chceš ísť do hôr.“ („Stále je medzi nami nejaký problém…“, „Nikdy sa mi nechceš prispôsobiť…“, „Mali by sme sa rozísť pre neprekonateľné rozdiely!“)
- „Ja chcem ísť k moru a ty chceš ísť do hôr.“ („Čo s tým urobíme?“, „Ako to vyriešime?“)
Snažme sa, aby naše diskusie boli o spoločnom hľadaní objektívnych kritérií. Veď je len na nás, či chceme byť súčasťou riešenia, alebo problému.
A nezabúdajme – požadované správanie môžeme vyvolať tým, že ho ukážeme ako prví. ☺
Contents
Active courses: 4
Price
300,00 €
Course overview
Course description is not available yet.
Minimum input knowledge
Základy programovania v jazyku Python, základy AI
Output knowledge
Účastníci kurzu sa oboznámia s princípmi a technikami programovania v Pythone za asistencie umelej inteligencie.
Training syllabus
Chatboty
Copilot, Gemini, ChatGPT, DeepSeek
Prompty
definícia promptov (výziev), princípy tvorby promptov
Praktické príklady
sumarizácia textu, preklady, dolovanie informácií, analýza dokumentov
Nástroje a frameworky v Pythone
Ollama, LangChain, LangFlow, Hugging Face transformery
Gradio
tvorba dashboardov pre LLM aplikácie
Page 3
Python AI Analytik
Price
1 013,01 €
Course overview
Course description is not available yet.
Minimum input knowledge
Nepredpokladajú sa žiadne konkrétne vstupné vedomosti.
Output knowledge
Vytváranie zložiteších programov v jazyku Python vrátane tvorby objektového návrhu a jeho implementácie. To všetko bez, ale najmä s účinným využitím umelej inteligencie.
Training syllabus
Inštalácia Pythonu a PyCharm IDE
tvorba prvých skriptov spustenie programu v PyCharm IDE spustenie programu na Linuxe
Jazyk Python
charakteristika jazyka Python história jazyka a jeho využitie
Lexikálna štruktúra Pythonu
komentáre a biele miesta identifikátory, literály operátory a separátory kľúčové slová
Dátové typy a premenné
booleovský dátový typ čísla a reťazce dátový typ None
Práca s reťazcami
tvorba reťazcov základné operácie s reťazcami formátovanie reťazcov
Operátory a výrazy
typy operátorov (logické, relačné, aritmetické) priorita a asociativita operátorov
Riadenie toku programu
podmienky cykly
Kontainery v Pythone
n-tice, zoznamy, slovníky, množiny
Dátumy a čas s knižnicou PyQt
triedy QDate, QTime a QDateTime univerzálny čas letný a zimný čas
Tvorba grafov s knižnicou Matplotlib
tvorba a export grafov čiarové, stĺpcové, koláčové grafy
Práca s Excelovskými súbormi s knižnicou Openpyxl
čítanie a zapisovanie dát vzorce, obrázky, a grafy
Práca s obrázkami s knižnicou Pillow
manipulácia s obrázkami export obrázkov vytvorenie vodoznaku
Tvorba GUI s knižnicou PyQt
princípy grafického užívateľského rozhrania základné komponenty (QLabel, QPushButton, QSlider) udalostné programovanie práca s grafikou
Tvorba webových požiadaviek s knižnicou requests
GET, POST, HEAD požiadavky práca s JSON dátami autentifikácia
Webové aplikácie s knižnicou Flask
základy webových aplikácií routing šablóny
Funkcie
typy funkcií tvorba funkcií anonymné funkcie
Objektovo orientované programovanie
princípy OOP triedy, objekty a metódy dedičnosť
Moduly
význam modulov, zabudované moduly práca s modulmi tvorba vlastných modulov
Balíčky
význam balíčkov práca s balíčkami
Súbory a adresáre
zapisovanie do súborov čítanie zo súborov príkaz with práca s CSV súbormi
Výnimky
chyby v programe zachytávanie a tvorba výnimiek
Praktické príklady
tvorba grafov, práca s obrázkami jednoduchá grafická a webová aplikácia
Základy jazyka Python - opakovanie
zoznamy (pole), n-tice a práca s nimi práca s reťazcami, formátovanie, modul string slovníky a práca s nimi
Práca so súbormi
základy práce so súbormi otváranie súborov na čítanie a zápis práca so súbormi
Chyby a výnimky
zoznámenie s výnimkami typy, vyvolanie, zachytenie a obsluha výnimiek
Objektovo orientované programovanie
základy OOP, triedy, vlastnosti a metódy konštruktory a deštruktory dedičnosť a viacnásobná dedičnosť
Debugovanie
využitie debuggeru na testovanie, hľadanie chýb, ale aj pochopenie programu napísaného iným programátorom
Úvod do práce s umelou inteligenciou AI
definícia a história AI, kľúčové oblasti a aplikácie
Využitie AI
kreatívne písanie, tvorba obrázkov, hudby, videa a kódu, robotika
Teoretické základy
strojové učenie, neurónové siete, siete hlbokého učenia
Veľké jazykové modely (LLM)
definícia LLM, tvorba jazykových modelov, využitie existujúcich modelov
Chatboty
Copilot, Gemini, ChatGPT, DeepSeek
Prompty
definícia promptov (výziev), princípy tvorby promptov
Praktické príklady
sumarizácia textu, preklady, dolovanie informácií, analýza dokumentov
Funkcie a moduly
typy funkcií, tvorba funkcií, anonymné funkcie, importovanie a používanie modulov
Objektovo orientované programovanie
princípy OOP, triedy, objekty a metódy
Práca so súbormi
čítanie zo súboru, zápis do súboru, správa výnimiek
AI asistencia pri programovaní v jazyku Python
Nástroje a frameworky v Pythone
Ollama, LangChain, LangFlow, Hugging Face transformery
Gradio
tvorba dashboardov pre LLM aplikácie
Page 4
Umelá inteligencia – základy
Price
250,00 €
Course overview
Cieľom kurzu umelá inteligencia – základy je všeobecné oboznámenie sa so základnými pojmami a prístupmi umelej inteligencie.
Minimum input knowledge
Základné zručnosti práce s PC. Nie sú požadované špeciálne vstupné vedomosti.
Output knowledge
Účastník kurzu sa začne orientovať v základných pojmoch a bude vedieť identifikovať rôzne prístupy oblasti UI. Tento kurz môže byť taktiež úvodom do sebarealizácie, po ktorej bude účastník schopný aplikačne využiť nadobudnuté vedomosti.
Training syllabus
Úvod do umelej inteligencie
- Čo je AI, strojové učenie a hlboké učenie - Aktuálne trendy a etické aspekty
Veľké jazykové modely (LLM)
- ChatGPT, Claude, Gemini - Efektívna práca s promptami - Techniky prompt engineeringu
AI pre zvýšenie produktivity
- Automatizácia textov, e-mailov a prezentácií - Sumarizácia a preklad textov
Generovanie obrázkov pomocou AI
- DALL-E, Imagine - Tvorba promptov a úprava obrázkov
AI nástroje pre video a audio
- Transkripcia a titulkovanie - Generovanie hlasu a klonovaníe hlasu
AI v analýze dát
- Analýza a vizualizácia dát - Predikcie pomocou AI nástrojov
Automatizácia pracovných procesov
- Integrácia AI do existujúcich nástrojov - AI asistenti (Copilot, Gemini)
AI v zákazníckej podpore
- Chatboti a virtuálni asistenti - Automatizované odpovede
Bezpečnosť a ochrana dát
- GDPR a AI - Riziká a best practices
Budúcnosť AI
- Nové technológie a trendy - Prípadové štúdie
Price
250,00 €
Course overview
Course description is not available yet.
Minimum input knowledge
Základné programátorské zručnosti sú výhodou
Output knowledge
Účastníci sa oboznámia so základnými nástrojmi umelej inteligencie, ich princípmi a fungovaním s cieľom ich efektívneho využívania v praxi.
Training syllabus
Úvod do práce s umelou inteligenciou AI
definícia a história AI, kľúčové oblasti a aplikácie
Využitie AI
kreatívne písanie, tvorba obrázkov, hudby, videa a kódu, robotika
Teoretické základy
strojové učenie, neurónové siete, siete hlbokého učenia
Veľké jazykové modely (LLM)
definícia LLM, tvorba jazykových modelov, využitie existujúcich modelov
Chatboty
Copilot, Gemini, ChatGPT, DeepSeek
Prompty
definícia promptov (výziev), princípy tvorby promptov
Praktické príklady
sumarizácia textu, preklady, dolovanie informácií, analýza dokumentov